सजा की अनिवार्यता, अचानक जांच की प्रभावशीलता

यह प्रबंधन और परवरिश के साथ-साथ डिजिटल मोल्ड के मॉडलिंग से संबंधित बहुत ही अप्रत्याशित अंतर्दृष्टि के बारे में एक दार्शनिक नोट है। निर्माण प्रबंधन की समस्याओं के साथ-साथ महत्वपूर्ण दूरस्थ शाखाओं के नेटवर्क के बारे में बातचीत से प्रेरित।



सूरज ढलने के प्रभाव में डिजिटल मोल्ड की आबादी की लड़ाई।

अग्रिम नोटिस। लेख में तीन भाग होते हैं, और पहले दो एक-दूसरे के लिए पूरी तरह अप्रासंगिक लगते हैं, हालांकि एक तीसरा उन्हें एकजुट करता है।

दूसरा नोटिस। प्रेरणा के विभिन्न तरीके हैं और दृष्टिकोण के अनुयायी हैं जिसमें सजा (और आमतौर पर सामान्य रूप से नकारात्मक सुदृढीकरण) लागू नहीं होती है। करेन प्रायर की किताब में बुरा नहीं कहा गया है "कुत्ते पर मत बढ़ो!" जो नहीं पढ़ा है, उसे अत्यधिक सलाह दें। हालांकि, यह नोट एक अलग दृष्टिकोण के बारे में है, और नकारात्मक सुदृढीकरण के लिए विभिन्न विकल्पों की प्रभावशीलता के बारे में अधिक संभावना है।

तीसरी चेतावनी। मेरी राय में, मैं एक विकासवादी हूं और मुझे यकीन है कि प्राकृतिक चयन न केवल जीवित जीवों के बीच होता है, बल्कि विशेषज्ञों, उद्यमियों, फर्मों और उद्यमों, लोगों और कभी-कभी विचारों के बीच भी होता है।

भाग एक अपरिहार्य सजा और स्पॉट चेक

मैंने कई बार सजा की अनिवार्यता के सिद्धांत के बारे में सुना है, और यह सजा का आकार नहीं है जो महत्वपूर्ण है, लेकिन इसकी अनिवार्यता है, और फिर प्रभाव का यह उपाय अधिक कुशलता से काम करेगा।
लेकिन जीवन एक जटिल चीज है और निरंतर सतत निगरानी का उत्पादन करना महंगा और अव्यवहारिक है। इसके जवाब में, मानवता ने अचानक और अनिर्धारित निरीक्षण की अवधारणा का आविष्कार किया है। चाहे वह समय-समय पर स्कूल में अचानक निरीक्षण कार्य हो, या यातायात नियमों का पालन न करने के लिए जुर्माना, जो झाड़ियों में छिपे हुए कार निरीक्षण वाहन, उद्यमों के अनिर्धारित ऑडिट, नियंत्रण खरीद आदि द्वारा दिए गए हों।

हम ट्रैफ़िक नियमों के उदाहरण पर संक्षेप में बात करते हैं: एक कैमरा जो उल्लंघन के साथ सभी को खड़ा करता है और जुर्माना करता है वह एक अपरिहार्य सजा है (हम उन लोगों को शामिल नहीं करते हैं जो यहां सुसाइड करते हैं)। झाड़ियों में यातायात पुलिस दल, जो एक यादृच्छिक स्थान पर खड़ा है और चुनिंदा गति को नियंत्रित करता है - अचानक जांच।

सिद्धांत रूप में, अचानक निरीक्षण निम्नानुसार काम करना चाहिए: एक व्यक्ति समझता है कि किसी भी क्षण उसकी गतिविधियों की जांच की जा सकती है, इसलिए वह मानदंडों के अनुपालन में कार्य करेगा। और वास्तव में, अगर यह ठीक काम करता है, तो वास्तव में, अनिर्धारित निरीक्षण से उल्लंघन की अनुपस्थिति का पता चल जाएगा और सब कुछ ठीक हो जाएगा।

हालाँकि, अगर हम चारों ओर देखें, तो हमें अचानक पता चलता है कि अनिर्धारित निरीक्षण, इसे हल्के ढंग से करने के लिए, उतने प्रभावी नहीं हैं जितना हम चाहते हैं।

भाग दो डिजिटल मोल्ड

मैंने मोल्ड के एक सिमुलेशन के साथ खेला, लेख habr.com/post/418545 पर आधारित है, जैसा कि लेखक द्वारा वर्णित है, मेरे कार्यान्वयन में प्रत्येक कोशिका का अपना जीनोम है और इसे निष्पादित करता है। शायद मैं किसी दिन अपने कार्यान्वयन को प्रकाशित करूंगा। महत्वपूर्ण अंतर यह है कि विभिन्न जीनों में महत्वपूर्ण (लगभग दो दशमलव क्रम) अलग-अलग निष्पादन समय होते हैं। उदाहरण के लिए, तापमान के आधार पर निर्णय लेना आसान है। और पड़ोसी आपके कितने करीब हैं, इसके आकलन के आधार पर निर्णय लेना (इसके लिए आपको कई बाहरी संकेतों की तुलना करने की आवश्यकता है) बहुत कठिन है।

प्रारंभ में, मैंने किसी भी टीम के लिए आंतरिक ऊर्जा की समान मात्रा बनाई।

एक और जटिल जीन को जोड़ना और इस व्यवसाय को शुरू करना, मुझे एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन में कमी मिली। विश्लेषण में क्रैंक की एक आबादी का पता चला, जो बहुत सक्रिय रूप से इस्तेमाल किए जाने वाले जीनों का इस्तेमाल करते थे, जो निष्पादन में लंबे थे, और इसे बहुत कुशलता से कहा जाना चाहिए, इसलिए हर किसी ने इन जीनों को भयानक बल के साथ महारत हासिल की और दूसरों को कुचल दिया, लेकिन प्रजातियों की अधिक विविधता और प्रतिस्पर्धा चाहते थे। और फिर मैं इस विचार के साथ आया कि जीन ऊर्जा के निष्पादन पर आंतरिक ऊर्जा का व्यय करना संभव है, इसे निष्पादित करने के लिए आनुपातिक समय। और मैंने मूर्खता से समय की माप में प्रवेश किया और एक कारक द्वारा खर्च किए गए नैनोसेकंड को गुणा किया और सेल की आंतरिक ऊर्जा से घटाया। यह मेरे लिए एक अच्छा समाधान की तरह लग रहा था, क्योंकि जीन निष्पादन की जटिलता के लिए पूरी तरह से स्वचालित लेखांकन और आमतौर पर विकासवादी विचारों पर अच्छी तरह से गिर गया, जो वास्तव में जटिल चीजों का उपयोग करते हैं वे मामले पर जीवित रहते हैं, और जटिल चीजें महंगी होती हैं।

लॉन्च ने और भी अधिक प्रदर्शन आकर्षित किया, जिसके कारण उपयोग किए गए प्लेटफॉर्म पर समय माप काफी महंगा था, फिर भी, जीनोम दुभाषिया कोड काफी कुशलता से लिखा गया था और सामान्य व्याख्या की पृष्ठभूमि के खिलाफ समय माप को पछाड़ना शुरू कर दिया। हालांकि, बहुत महंगा लेकिन प्रभावी संचालन के दुर्भावनापूर्ण शोषण सख्ती से हावी हो गए। मैंने जाँच की कि जीन है और कभी-कभी काम करता है, लेकिन अब यह अक्सर बिना सोचे समझे नहीं होता है। विविधता वापस आ गई, फिर से रंगीन मोल्ड के युद्ध का निरीक्षण करना संभव था।

और फिर मैंने सोचा, और मुझे एक चयनात्मक माप करने दें, 10% की संभावना के साथ मैं खर्च किए गए समय को मापूंगा, और मैं समय को ऊर्जा में 10 बार परिवर्तित करने के लिए गुणांक बढ़ाऊंगा। औसतन, सिस्टम पर प्रभाव समान होगा (भोली मुझे लगा), और मापने के लिए लिया गया समय 10 गुना कम हो जाएगा।

मैं शुरू करता हूं और फिर से वही सभी शैतान जो सक्रिय रूप से एक भारी लेकिन लाभदायक टीम का उपयोग करते हैं, दोहरे रंग में बढ़ते हैं। क्या? क्यों? एक बार फिर मैं प्रत्येक पुनरावृत्ति पर पैमाइश को चालू करता हूं और वे इस तरह से चिपकते नहीं हैं। मैं चयनात्मक पैमाइश चालू करता हूं और वे फिर से होते हैं। यहां तक ​​कि लागत और 10 गुना बढ़ी हुई लागत 10% की संभावना के साथ लागू होती है जो मूल रूप से अलग-अलग परिणाम देती है । गूंगे साँचे पर। पर बात यही लगती थी। इस जीन की सामान्य लागत बड़ी थी, लेकिन सेल के लिए संभव थी। हालांकि, 10 गुना बढ़ी हुई लागत असहनीय हो गई और बस मौके पर सेल को पूरी तरह से मार दिया। अब इसका पता लगाते हैं। इस जीन के दुर्भावनापूर्ण शोषक, उदाहरण के लिए, सिमुलेशन के प्रत्येक 5 चक्रों को निष्पादित करते हैं (यह बहुत आम है)। और 10% संभावना के साथ उन्हें जला दिया जाएगा और इस पर मार दिया जाएगा। यह अनिवार्य रूप से एक स्थिति में बदल जाता है - वह करें जो आप चाहते हैं, लेकिन हर उपाय आपकी आबादी का 2% बहुत महंगा ऑपरेशन का उपयोग करने के लिए गिर जाएगा और वे मारे जाएंगे। और ऐसी स्थितियों के तहत, इन जीनों ने फिर से एक फायदा दिखाया और दुर्भावनापूर्ण रूप से सभी को कुचल दिया। सभी को इतनी आबादी करनी चाहिए कि प्रति सिमुलेशन 2% से अधिक की पुनरावृत्ति हो, जो उन्होंने सफलतापूर्वक किया है। और जो सबसे भयानक है, इन जीनों के लिए जुर्माना में और भी अधिक वृद्धि से कुछ भी नहीं बदलता है, क्योंकि जो गिर गए हैं उन्हें मार देंगे और मार देंगे।

यानी यह पता चला कि इस जीन की कीमत के बजाय इसका इस्तेमाल करने वालों की एक यादृच्छिक सजा (हत्या) है। औसतन, अभिन्न रूप से, ऊर्जा की लागत बिल्कुल समान है। लेकिन परिणाम मौलिक रूप से अलग है।

और यहां, मेरे लिए, एक नई नस में, सजा की अनिवार्यता के बारे में बयान का अर्थ और इस बारे में कि अचानक जांच क्यों नहीं हुई।

भाग तीन एसोसिएशन

व्यापार में अवैध चाल चल रहे हैं। उदाहरण के लिए, उन विक्रेताओं को लें जो बाजार में वजन करते हैं (वजन में हेरफेर करके वे आपको कम बेचेंगे जितना वे आवाज करेंगे)। जो लोग धोखा नहीं देते हैं उनके पास लाभ का एक संकेतक है। जो लोग धोखा देना शुरू करते हैं वे एक अतिरिक्त अतिरिक्त लाभ प्राप्त करना शुरू करते हैं, और यहां तक ​​कि बहुत कम कीमत के टैग लगा सकते हैं, जिससे एक खरीदार आकर्षित होता है। यदि प्रत्येक बॉडी किट के लिए विक्रेता को एक छोटे जुर्माने से दंडित किया जाएगा जो इस बॉडी किट को लाभहीन बनाता है, तो कोई भी ऐसा नहीं करेगा। लेकिन हम उस स्थिति को देखते हैं अगर हम समय-समय पर एक यादृच्छिक क्षण में परीक्षण खरीद करते हैं और एक बहुत बड़ा जुर्माना लिखते हैं जो विक्रेता को बाजार से हटा देगा। मान लीजिए कि एक विक्रेता 30% बिक्री में एक खरीदार को धोखा देने का फैसला करता है। और यह भी मान लें कि हम महीने में एक बार एक यादृच्छिक दिन पर एक चेक के साथ प्रत्येक विक्रेता तक पहुंचते हैं, जिसका अर्थ है कि उस दिन लगभग 3% संभावना है कि इस विक्रेता की जाँच की जाएगी। 3% * 30% संभावना है कि वह हमारे नियंत्रण क्रेता को धोखा देने का फैसला करता है जो इस दिन खोजा गया 1% देता है। मान लीजिए सभी विक्रेता हैं। इसका मतलब यह है कि हर दिन हम 1% विक्रेताओं को पकड़ लेंगे जो हमारे साथ धोखाधड़ी करते हैं और उन्हें भारी जुर्माना लिखते हैं और वे बाजार छोड़ देंगे। अब दिलचस्प है। 1% जुर्माना का मतलब है कि 99% में उल्लंघन नहीं देखा जाएगा। अब ३६५ कार्यदिवसों में अनुमान लगाते हैं कि ऐसा कौन सा मौका है जो उन्होंने आपको नहीं पकड़ा है? 0.99 ^ 365 ~ 0.025 यानी 2.5% व्यापारी, जो हर साल साल के दौरान 30% खरीदारों को धोखा देते हैं, ऐसे चेक से नहीं पकड़े जाएंगे। और उन्हें सबसे अच्छा लाभ होगा। और वे उन लोगों की तुलना में बहुत अधिक प्रतिस्पर्धी होंगे जो इस तरह के हैक का उपयोग नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए काम पर चोरी करने वाले लोगों के साथ भी ऐसा ही होगा।

इस स्थिति में सबसे बुरी बात यह है कि नियमों के व्यवस्थित उल्लंघनकर्ता प्रकट होते हैं और जो कभी भी सामने नहीं आते हैं। और इसके लिए किसी सचेत गतिविधि की जरूरत नहीं है। वे केवल इसलिए कि इसका उल्लंघन करना फायदेमंद होगा, जो लोग पकड़े गए थे वे बाहर निकल गए, और जो पकड़े नहीं गए, वे रुक गए। इस प्रकार, इस तरह के अचानक चेक की नियुक्ति करके, हम खुद उन लोगों को बनाते हैं जो अभी भी नियमों का उल्लंघन करते हैं और भर में नहीं आते हैं। लेकिन लोग अभी भी एक दूसरे से बात करते हैं, एक उदाहरण लेते हैं। चोरी के मामले में, एक सशर्त पेट्या दिखाई देगी जो नियमित रूप से चोरी करती है, नियमित रूप से यादृच्छिक जांच भी पास करती है और कई वर्षों तक कभी नहीं पकड़ी गई।

पूरे नोट का परिणाम: स्पॉट चेक शुरू करना, हम खुद उन लोगों को बनाएंगे जो नियमित रूप से नियमों का उल्लंघन करते हैं और कभी भी पकड़े नहीं जाते हैं। और बाकी हिस्सों पर उनका बुरा प्रभाव पड़ेगा, अंत में हमारे पास बहुत सारे उल्लंघनकर्ता होंगे, उल्लंघनकर्ताओं की लगातार पकड़, हम उन्हें आग लगा देंगे, लेकिन इससे उल्लंघनकर्ताओं का अनुपात कम नहीं होगा।

मेरे लिए, यह समझने में महत्वपूर्ण बिंदु था कि स्पॉट चेक और अंत में पकड़े गए लोगों की तुरंत बर्खास्तगी के साथ एक योजना अच्छे अनुशासन की ओर क्यों नहीं ले जाती है।
और उसी तरह से सुरक्षा उपायों के साथ। जो लोग इसका उल्लंघन करते हैं वे अपना काम तेज और आसान करते हैं, लेकिन क्योंकि अंकल वान्या हमेशा उन्हें एक ही समय में नहीं मारते हैं, "हाँ, मैंने इसे 100 बार किया था, न कि उबाऊ।" यही कारण है कि टीबी के अनुपालन में रुचि रखने वाले एक नियोक्ता को लगातार इसके अनुपालन की निगरानी करनी चाहिए और मुख्य बिंदु कब्ज होना चाहिए, न कि सजा का आकार।

ऐसी स्थितियां बनाना जहां नियमों का उल्लंघन लाभदायक नहीं है, दुर्लभ से बहुत बेहतर काम करता है लेकिन बहुत मजबूत दंड है। और अब तंत्र ऐसा क्यों है यह पूरी तरह से समझा गया है।

अलग से, इस लेख के दायरे के बाहर जुआ गिर गया। यानी पकड़े गए विषय पर उत्साह, नहीं पकड़ा गया। और नियमों को तोड़ने या चोरी करने के दर्शन में भी इसकी महत्वपूर्ण भूमिका है।

UPD: 11.29.1019 मैंने अपने सिमुलेशन से एक समान रूप से चित्र की खोज की, केवल हेज हॉग से असली बैक्टीरिया की यह समग्र तस्वीर:

पट्टिका में एक हेजहोग संरचना का टाइल स्कैन। छवि तीन समीपवर्ती हेजहॉग्स के साथ पट्टिका का नमूना दिखाने के सात क्षेत्रों का एक संयोजन है।
जेसिका एल। मार्क वेल्च, ब्लेयर जे। रोसेटी, क्रिस्टोफर डब्ल्यू। रिइकेन, फ्लोयड ई। डेहिस्ट्र, और गैरी जी। बोरसी
PNAS 9 फरवरी 2016 113 (6) E791-E800; पहली बार 25 जनवरी 2016 को प्रकाशित doi.org/10.1073/pnas.1522149113
www.pnas.org/content/113/6/E791